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Meilleures alternatives à Kpow for Apache Kafka® les mieux notées

Avis sur 4 Kpow for Apache Kafka®

4.9 sur 5
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Avis sur 4 Kpow for Apache Kafka®
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Kpow for Apache Kafka® Avantages et Inconvénients

Comment sont-ils déterminés ?Information
Les avantages et les inconvénients sont compilés à partir des commentaires et regroupés par thèmes pour fournir un résumé facile à comprendre des avis des utilisateurs.
Avantages
Inconvénients
Les avis G2 sont authentiques et vérifiés.
Sidnei D.
SD
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Plus d'options
Évaluateur validé
Utilisateur actuel vérifié
Source de l'avis : Organique
Traduit à l'aide de l'IA
Qu'aimez-vous le plus à propos de Kpow for Apache Kafka®?

Le plus utile à propos de Kpow pour Apache Kafka est la configuration facile, la prise en charge de plusieurs types de schémas (Avro, Protobuf et plus), un prix équitable, agréable à utiliser et une interface utilisateur propre. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Kpow for Apache Kafka®?

L'inconvénient de Kpow pour Apache Kafka est l'inspection des données de certains sujets où, lorsque nous n'informons pas le désérialiseur de clé et/ou de valeur, la réponse montre ces champs comme nuls, rendant difficile de savoir pourquoi les valeurs ne sont pas affichées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Antoine B.
AB
Technical Leader
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Plus d'options
Évaluateur validé
Utilisateur actuel vérifié
Source de l'avis : Organique
Traduit à l'aide de l'IA
Qu'aimez-vous le plus à propos de Kpow for Apache Kafka®?

Ce que nous apprécions avec kPow, c'est qu'il vous offre toutes les bonnes fonctionnalités disponibles sur le marché en un seul outil :

- Belle interface utilisateur/expérience utilisateur comme Kowl

- Recherche efficace de messages de sujets comme Kafka UI

- Excellent pour surveiller et éditer la configuration des sujets, encore mieux que Kafka UI

- Capable de parcourir et d'éditer le registre de schémas efficacement comme Kafka UI

Et en plus, vous avez plusieurs fonctionnalités bonus :

- Surveillance utile et belle du cluster, des connecteurs, des consommateurs, etc.

- Meilleure gestion de la réinitialisation des offsets des consommateurs

- Mécanisme d'authentification entièrement personnalisable, de très simple à très complexe

- Affichage et surveillance de la topologie Kafka Stream entièrement intégrés à l'aide de kpow-streams-agent

- Support humain avec une excellente compréhension technique

- Ouvert aux demandes de fonctionnalités qui peuvent apporter de la valeur au produit, avec un bon suivi après la suggestion

- Ouvert d'esprit sur la tarification des licences pour une petite entreprise

- Et ainsi de suite... Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Kpow for Apache Kafka®?

Pour ma part, le seul inconvénient de cet outil est que vous devez le lancer vous-même, en utilisant un conteneur Docker, AWS Marketplace, etc...

J'aimerais avoir une offre cloud gérée où vous donnez un moyen de se connecter à votre cluster Kafka (par exemple via VPC Peering) et tout est géré du côté de kPow :

- Créer un VPC personnalisé pour le client

- Monter une instance kPow sur le VPC

- Créer le peering entre ce VPC géré par kPow et votre VPC

- Gérer l'authentification/l'autorisation en utilisant le tableau de bord en ligne de kPow

Une telle offre pourrait ouvrir de grandes opportunités avec, par exemple, une version communautaire gratuite (à exécuter soi-même) et une version cloud gérée payante. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Utilisateur vérifié à Financial Services
AF
Entreprise(> 1000 employés)
Plus d'options
Évaluateur validé
Utilisateur actuel vérifié
Source de l'avis : Organique
(Original )Information
Qu'aimez-vous le plus à propos de Kpow for Apache Kafka®?

A nifty UI for understanding our kafka clusters and topics without needing to resort to the command line. A tool ops and developers can both use alike.

The development team really engage their customers and build new features in colloboration with them. Quick to respond to feedback. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Kpow for Apache Kafka®?

Nothing. We even put a halt on purchasing more expensive enterprise kafka tooling because we found kPow met our needs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Alex H.
AH
Engineering Manager
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Plus d'options
Évaluateur validé
Utilisateur actuel vérifié
Source de l'avis : Organique
Traduit à l'aide de l'IA
Qu'aimez-vous le plus à propos de Kpow for Apache Kafka®?

Vue et langage de requête de données en temps réel.

Inspection de la configuration du sujet et du courtier.

Surveillance des groupes de consommateurs, y compris le décalage des offsets. (peut également exporter leurs métriques via Prometheus !)

L'équipe de développement est active dans la communauté Kafka et est extrêmement réactive aux retours sur la manière dont kPow pourrait être amélioré. Nous avons bénéficié de plusieurs améliorations et fonctionnalités d'utilisabilité qui ont été initiées grâce à nos retours. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Kpow for Apache Kafka®?

Quelques problèmes mineurs de stabilité (désormais résolus) Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas assez d'avis sur Kpow for Apache Kafka® pour que G2 puisse fournir des informations d'achat. Voici quelques alternatives avec plus d'avis :

1
Logo de SAS Viya
SAS Viya
4.3
(412)
En tant que plateforme d'IA, d'analytique et de gestion des données native du cloud, SAS Viya vous permet de passer à l'échelle de manière rentable, d'augmenter la productivité et d'innover plus rapidement, soutenu par la confiance et la transparence. SAS Viya rend possible l'intégration des équipes et de la technologie, permettant à tous les utilisateurs de travailler ensemble avec succès pour transformer des questions critiques en décisions précises.
2
Logo de Aiven for Apache Kafka
Aiven for Apache Kafka
4.3
(200)
Aiven pour Apache Kafka est une plateforme de streaming entièrement gérée, déployable dans le cloud de votre choix. Intégrez-le dans vos flux de travail existants en un clic, automatisez les tâches banales et concentrez-vous sur le développement de vos applications principales.
3
Logo de Tray.ai
Tray.ai
4.5
(156)
La plateforme Tray permet à chacun de faire plus, plus rapidement, en exploitant l'automatisation avec la principale plateforme d'automatisation générale à faible code.
4
Logo de Apache Kafka
Apache Kafka
4.5
(122)
Apache Kafka est une plateforme de traitement de flux open-source développée par la Apache Software Foundation, écrite en Scala et Java.
5
Logo de Confluent
Confluent
4.4
(111)
Une plateforme de données en continu.
6
Logo de IBM StreamSets
IBM StreamSets
4.0
(99)
StreamSets DataOps Platform est une plateforme d'ingénierie des données de bout en bout pour concevoir, déployer, exploiter et optimiser des pipelines de données afin de fournir des données en continu. StreamSets offre une vue unifiée pour les pipelines de traitement par lots, de streaming, de CDC, d'ETL et de ML avec une protection intégrée contre la dérive des données pour une transparence et un contrôle complets dans des environnements hybrides, sur site et multi-cloud.
7
Logo de Amazon Kinesis Data Streams
Amazon Kinesis Data Streams
4.3
(87)
Amazon Kinesis Data Streams est un service de données en streaming sans serveur qui facilite la capture, le traitement et le stockage des flux de données à n'importe quelle échelle.
8
Logo de Ably Realtime
Ably Realtime
4.8
(62)
Ably est une plateforme de livraison de données en temps réel fournissant aux développeurs tout ce dont ils ont besoin pour créer, livrer et gérer des projets complexes. Ably résout les parties les plus difficiles pour qu'ils n'aient pas à le faire.
9
Logo de Nexla
Nexla
4.6
(55)
Nexla surveille, s'adapte et transfère en toute sécurité les données entre les entreprises afin que vous puissiez vous concentrer sur le véritable travail.
10
Logo de Google Cloud Dataflow
Google Cloud Dataflow
4.3
(51)
Cloud Dataflow est un service entièrement géré pour transformer et enrichir les données en modes de flux (en temps réel) et par lots (historique) avec une fiabilité et une expressivité égales.
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